print('#############装饰器#############')
print('#############装饰器：函数也是一个对象，而且函数对象可以被赋值给变量，所以，通过变量也能调用该函数#############')


def now():
    print('2018-11-06')


f = now
f()
f = now
f()
print('#############函数对象有一个__name__属性，可以拿到函数的名字#############')
print(now.__name__)
print(f.__name__)
print(
    '#############增强now()函数的功能，比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）#############')


def log(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kwargs)

    return wrapper


# 观察上面的log，因为它是一个decorator，所以接受一个函数作为参数，并返回一个函数。我们要借助Python的@语法，把decorator置于函数的定义处
# 把@log放到now()函数的定义处，相当于执行了语句：now = log(now)
@log
def now1():
    print('2018-11-06')


fun = now1
fun()
print('#############装饰器：自定义文本#############')


# 由于log()是一个decorator，返回一个函数，所以，原来的now()函数仍然存在，只是现在同名的now变量指向了新的函数，于是调用now()将执行新函数，即在log()函数中返回的wrapper()函数。
# wrapper()函数的参数定义是(*args, **kw)，因此，wrapper()函数可以接受任意参数的调用。在wrapper()函数内，首先打印日志，再紧接着调用原始函数。
# 如果decorator本身需要传入参数，那就需要编写一个返回decorator的高阶函数，写出来会更复杂。比如，要自定义log的文本：
# 和两层嵌套的decorator相比，3层嵌套的效果是这样的：
# now = log('execute')(now)
def log_2(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kwargs)

        return wrapper

    return decorator


@log_2('执行')
def now_2():
    print('2018-11-06')


print(now_2.__name__)
now_2()
# 我们来剖析上面的语句，首先执行log('execute')，返回的是decorator函数，再调用返回的函数，参数是now函数，返回值最终是wrapper函数。
# 以上两种decorator的定义都没有问题，但还差最后一步。因为我们讲了函数也是对象，它有__name__等属性，但你去看经过decorator装饰之后的函数，它们的__name__已经从原来的'now'变成了'wrapper'。
# >>> now.__name__
# 'wrapper'
# 因为返回的那个wrapper()函数名字就是'wrapper'，所以，需要把原始函数的__name__等属性复制到wrapper()函数中，否则，有些依赖函数签名的代码执行就会出错。
# 不需要编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码，Python内置的functools.wraps就是干这个事的，所以，一个完整的decorator的写法如下：
import functools


# 一个完整的decorator的写法
def log(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kwargs)

    return wrapper


# 带参数
def log(text):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kwargs)

        return wrapper

    return decorator
